高級特性：
前面我們簡單的聊了一下Python的數據類型、語句和函數，接下來來聊聊Python的高級特性

切片：
取一個list、tuple、str一部分內容是很常見的操作，而切片操作，可以讓這一個過程變得非常簡單。
對於一個列表集合:
L = [‘student‘,‘teacher‘,‘doctor‘,‘engineer‘]
索引是從0開始，到n-1;所以， L[0] : ‘student‘; L[3] : ‘engineer‘

L[0:2]：表示，取[‘student‘,‘teacher‘]，即索引為0,1的值，不包括索引2對應的值

a = L[:]：表示，將變量a指向一個新的賦值的L，並不是L指向的列表對象

L[:2]和L[0:2]是相同的，如果第一個索引為0，則可以省略

L[1:]：表示為[‘teacher‘,‘doctor‘,‘engineer‘]，即包括第一個索引1對應的值，同樣的，如果最後一個索引省略，則表示最後一個索引為n(列表的元素個數)

Python還可以對列表元素倒著取：
L[-3:-1]：表示，取[‘teacher‘,‘doctor‘]

還有比較好玩的是，切片還可以跳躍著取元素：
L = list(range(100))，則，L 為 [0,1,...,99]
如：前十個數中，每兩個取一個： L[:10:2]，或者對於整個數列L每五個取一個L[::5]

tuple和str字符串也可以像list集合那樣去操作，只不過返回的是tuple和str類型而已。

練習：
利用切片操作，去除字符串的首尾空格，註意不要調用str的strip()方法：

def trim(s):
　　‘‘‘ 首先，判斷輸入字符串，是否為空字符串，若為空，則返回這個字符串；
　　　　若不為空，則進行下一步判斷：
　　　　判斷該字符串是否首尾為空格，如為空格，則遞歸地調用該函數本身
　　‘‘‘
　　if len(s)==0:
    　　return s
　　elif s[0] == ‘ ‘:
    　　return trim(s[1:])
　　elif s[-1] == ‘ ‘:
    　　return trim(s[:-1])
　　return s

叠代：

對於一個給定的list，tuple，str，dict類型，我們可以通過for...in來循環地取出其元素，這種遍歷，稱其為叠代（Iteration）。因此，我們稱list，tuple，str，dict類型為可叠代對象（Iterable）。那麽，我們怎麽判斷一個對象是否是可叠代對象呢？
方法是，通過collections模塊中的Iterable類型判斷：
isinstance(‘abc‘,Iterable) 返回：True
isinstance是一個內置函數，可以判斷一個對象是否是指定的類型

還可以兩個變量同時叠代，
如：
for x,y in [(1,2),(3,4),(5,6)]:
　　print(x,y)

如叠代字典d={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
for k,v in d.items():
　　print(k,‘=‘.v)
Python 字典(Dictionary) items() 函數以列表返回可遍歷的(鍵, 值) 元組數組。
用法： dict.items()

還可以通過Python的內置函數enumerate()枚舉函數，將列表變成索引-元素對：
L = [‘a‘,‘b‘,‘c‘]
for i,value in enumerate(L):
　　print(i,value)
enumerate() 函數用於將一個可遍歷的數據對象(元組或如列表、字符串)組合為一個索引序列，同時列出數據和數據下標，一般用在 for 循環當中
enumerate(sequence, [start=0]):sequence-- 一個序列、叠代器或其他支持叠代對象。start--起始位置

練習：
請使用叠代查找一個list中的最大值和最小值：

def findMinAndMax(L):
    if L == []:
        return (None,None)
    max = min = L[0]
    for i in L:
        if i > max:
        max = i
    elif i < min:
        min = i
    return (min,max)

列表生成器：

這是一個非常好玩且有用的構造列表的好方法，可以取代好多循環，所以，簡單，明了。
如：list(range(100))，[0,...99]

加入for循環在列表中：
[x*x for x in range(5)]，[0,1,4,9,16]

加入for循環和if語句判斷在列表中：
[x for x in range(5) if x % 2==0]，[0,2,4]

兩個變量和加入兩個for循環在列表中：
[m+n for m in ‘ABC‘ for n in ‘XY‘]，[‘AX‘, ‘AY‘, ‘BX‘, ‘BY‘, ‘CX‘, ‘CY‘]

練習：

如果list既包含字符串類型，又包含整數和None，將字符串類型的變為小寫，其他忽略
L = [‘Hello‘,‘World‘,18,‘Apple‘,None]
L2 = [x.lower() for x in L if isinstace(x,str)]，[‘hello‘, ‘world‘, ‘apple‘]

生成器：

如果我們使用一個很大的列表的前幾個元素時，我們通過列表生成器來創建這個列表在內存中，是非常浪費內存空間的，再假設，如果這個的列表的元素可以通過某種推算的方法推算出來，那麽，我們是否可以僅僅存這個推算的方法，在取列表元素的時候，通過叠代的操作，一次取一個，而不需要存這個列表的所有元素呢？--Python提供了這個方便，叫做生成器（generator）

生成器，有兩種方法可以構成：
第一種，將列表生成器中的[]換成(),就OK了。
如：g = (x*x for x in range(5))，則L就是一個生成器啦，我們通過next(g)的方式可以從第一個元素取到最後一個元素，當取到最後的元素時，若還調用next(g)，則會拋出StopIteration停止叠代的異常，我們並不會這麽傻地使用這種方式取生成器g中的元素，而是通過for循環的方式取（生成器是一個叠代對象），並且這個方式取到g中最後一個元素後，就停止啦，不會有StopIteration異常。

第二種，復雜的生成器，並不是第一種能夠實現了的，所以，我們通過函數來實現。
如，斐波拉契數列1,1,2,3,5,8,13...

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a+b
        n = n + 1
    return ‘done‘

如果一個函數中包含了‘yield‘關鍵字，那麽這個就不是一個普通的函數，而是一個generator。調用next()函數取fib元素時，在執行時，遇到yield就會中斷，下次又繼續運行。但是，我們都是用for循環來取生成器fib元素的，用for循環調用generator時，拿不到return語句返回的值。如果想要拿到返回值，就必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的valule中。
如：

g = fib(6)
while True:
    try:
        x = next(g)
        print(‘g‘,x)
    except StopIteration as e:
        print(‘Generator return value:‘,e.value)
        break    

練習：
楊輝三角：
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
...
把每一行當成一個列表，然後寫一個generator，不斷地輸出下一行的list

def triangles(n):
    ‘‘‘
    [1] + [2] + [1] 為： [1,2,1]
    首先，第一個列表L是[1]，也就是第一行，然後第接下來的行，由列表生成式構造:
    第二行：
    [1] + [L[i] + L[i+1] for i in range(len(L) -1)] + [1]
    當，range(0)時，想象成循環的話，這是不執行的，也就是[L[i] +     L[i+1] for i in range(len(L)-1)] 是空列表[]。
    第三行：[1] + [L[i] + L[i+1] for i in range(len(L) -1)] + [1]
　　‘‘‘
    L, index = [1], 0
    while index < n:
        yield L
        L = [1] + [L[i] + L[i+1] for i in range(len(L)-1)] + [1]
        index += 1
    return ‘done‘

for x in triangles(6):
    print(x)

輸出：
[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[1, 5, 10, 10, 5, 1]

叠代器：

我們知道，用於for循環的類型可以分為兩類：
一是集合類型的： list，tuple，str，dict等
另一類是生成器：列表生成式的生成器和帶yield關鍵字的生成器函數

這些直接作用於for循環的對象，我們稱其為可叠代對象（Iterable），然而生成器不但可以for循環遍歷，還可以通過next()函數取其元素。可以被next()函數調用不斷返回下一個值的對象稱為叠代器：Iterator。

可以把str,list,tuple,dict等Iterable，通過iter()函數變為Iterator
如：
from collections import Iterator
isinstance(iter(‘abc‘),Iterator) -- 返回 True

Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以通過next()函數調用不斷的返回下一個數據，直到沒有數據時，拋出StopIteration錯誤。可以把數據流看作一個有序序列，但我們卻不能提前得知序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，因此Iterator的計算是惰性的。
Iterator可以表示一個自然數集合，而list則不能。

實際上，Python中的for循環就是一個不斷通過next()函數實現的：
for x in [1,2,3,4,5]:
　　pass

實際上，是這樣實現
it = iter([1,2,3,4,5])
while True:
　　try:
　　　　x = next(it)
　　except StopIteration:
　　　　break

廖雪峰--python教程：筆記三